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感谢您对 faster-whisper 语音识别效果的反馈。您遇到的问题是很多用户在使用本地语音识别模型时都会遇到的挑战。
核心问题分析:
faster-whisper 等本地模型的断句效果受多种因素影响,包括音频质量、说话人语速、背景噪音等。虽然调整参数(如语音阈值、静音分隔等)能在一定程度上优化,但无法完全避免漏识别或断句不佳的情况。
针对您的情况,建议如下:
1. 尝试更智能的在线识别渠道
  - 如您所说,AI模型的语音识别(如 OpenAI语音识别、Gemini语音识别、阿里Qwen3-ASR等)通常具有更好的上下文理解和智能断句能力。
- 阿里中文多语言识别模型(FunASR)对中文支持效果确实较好,如果您的视频主要是中文,可以优先尝试。
2. 启用高级断句功能
  - 在使用 faster-whisper 时,请务必勾选 "LLM重新断句" 选项。这会使用大语言模型对识别出的文字进行智能断句和标点优化,能显著提升字幕的可读性和准确性。
- 同时也可以尝试勾选 "本地重新断句"。
3. 优化音频源
  - 如果原始音频质量较差、有背景噪音或多人同时说话,识别准确度会大幅下降。可以尝试:
- 勾选 "降噪" 选项
- 使用专业音频处理软件预先对音频进行降噪和增强
4. 关于"tdt"(均等分割)
  - 均等分割模式会强制按固定时长切割音频,这确实可能导致"好几分钟一条字幕"的情况,因为它不考虑语义完整性。
- 建议使用默认的 "整体识别" 模式,让模型基于语义和静音自动断句。
如果以上方法仍不能解决您的问题,建议提供具体的音频样本或更详细的错误日志(位于软件目录 videotrans/logs/ 下),这样能更精准地分析问题根源。